Companion, Inc. が開発するオープンソースのAIリサーチエージェント。自然言語での指示か、/deepresearch・/lit といったスラッシュコマンドで、学術論文の探索・読解・比較・執筆までをまとめて任せられる。Researcher・Reviewer・Writer・Verifier の4つの専門エージェントが役割を分担し、出力される主張には出典が紐づく設計になっている。クラウドサービスではなく自分のPCにインストールして動かすCLIツールで、ライセンスはMIT。ソースコードはGitHubで公開されている。
主な特徴
- 4エージェントの分業体制: 証拠を集めるResearcher、内容を批評するReviewer、草稿を書くWriter、引用と出典を検証するVerifierが連携する。「調べる人」と「裏を取る人」が分かれているため、根拠のない断定が混ざりにくい
- 8つの研究ワークフロー:
deepresearch（複数エージェントによる並列調査）、lit（合意点と対立点を整理する文献レビュー）、audit（論文の主張と公開コードの突き合わせ）、replicate（再現実験の計画）、recipe（機械学習の学習レシピ探索）、rank（引用数・手法・再現性などによる論文の採点）、paper（DOI/arXiv ID から本文を取得）、serve（ローカル作業環境の起動）を備える - ローカルの科学ワークベンチ:
feynman serveを実行すると、チャット・ファイル管理・ノートブック・計算リソース・監査ログを1つの画面にまとめたローカルアプリが立ち上がる。調査の過程がその場に残る - 論文・生命科学データベースとの連携: AlphaXiv や Hugging Face に加え、PubMed・ChEMBL・PanglaoDB といった生命科学系のデータベース、Exa や Perplexity といったWeb検索と接続できる
- モデルを自分で選べる: LM Studio・Ollama・vLLM・LiteLLM といったローカルモデルのほか、GitHub Copilot や OpenRouter などのホスト型プロバイダーも
feynman setupで設定できる。手元のモデルだけで完結させることも可能 - 重い計算は外部GPUへ: 再現実験やベンチマークのように計算資源が必要な場面では、Docker・Modal・RunPod を使った実行手順が用意されている。CLI本体の利用にGPUは不要
料金
| プラン | 料金 | 主な特徴 |
|---|---|---|
| オープンソース版 | $0（MITライセンス） | 全機能を利用可能。GitHubでソース公開 |
| モデル利用料 | 選んだプロバイダー次第 | ローカルモデルなら追加費用なし。OpenRouter等のホスト型を使う場合はそのAPI料金が別途かかる |
料金は2026年8月時点の情報です。ソフトウェア自体は無料ですが、実行に使うAIモデルの費用は利用者側の契約に依存します。最新の情報は公式サイトをご確認ください。
メリット・デメリット
✅ メリット
- ソフトウェア本体が無料で、ライセンスもMITと制約が緩い
- ローカルモデルを選べば、未公開の研究データを外部サービスに送らずに調査を進められる
- 全主張に出典が付く設計のため、生成結果の裏取りがしやすい
- 論文の主張と公開コードを突き合わせる
audit、再現計画を立てるreplicateなど、他の文献検索ツールにはない工程まで踏み込める - ワークフローがスラッシュコマンドとして整理されており、やりたいことから入りやすい
⚠️ デメリット
- CLIツールのため、インストールとターミナル操作に抵抗がない人向け。ブラウザで完結する文献検索サービスと比べると導入の敷居は高い
- 実行に使うモデルを自分で用意・設定する必要があり、ホスト型を選べばAPI料金が発生する
- 出力の品質は選んだモデルに大きく左右される
- 公開から日が浅く、ドキュメントや事例の蓄積は発展途上
- 再現実験など計算負荷の高い作業では、別途GPU環境（Modal・RunPod等）の準備と費用が必要
類似サービスとの比較
| 比較項目 | Feynman | Elicit | Consensus | SciSpace |
|---|---|---|---|---|
| 提供形態 | ローカル実行のCLI／ワークベンチ | Webサービス | Webサービス | Webサービス |
| 主な用途 | 調査・レビュー・再現計画・執筆 | 論文の抽出・スクリーニング | 論文からの回答検索 | 論文の読解支援・要約 |
| オープンソース | MITライセンスで公開 | 非公開 | 非公開 | 非公開 |
| モデルの選択 | ローカル／ホスト型から選択可 | 提供元が指定 | 提供元が指定 | 提供元が指定 |
| コード検証 | audit で論文とコードを突合 | 非対応 | 非対応 | 非対応 |
| 料金 | ソフトは無料（モデル費用は別） | 無料枠あり／有料プラン | 無料枠あり／有料プラン | 無料枠あり／有料プラン |
こんな人におすすめ
- 論文を読むだけでなく、主張の再現性やコードの裏付けまで確認したい研究者・エンジニア
- 未公開データや機密性の高いテーマを扱うため、調査をローカル環境で完結させたい人
- 文献レビューや関連研究のまとめに時間を取られており、下調べの工程を自動化したい大学院生
- 機械学習の学習レシピや再現手順を、論文から実装可能な形に落とし込みたい実務者
- 既存の文献検索サービスの出力に対して、出典の追跡可能性に物足りなさを感じている人
まとめ
Feynmanは、文献検索にとどまらず「論文の主張を検証し、再現の計画まで立てる」ところまでを守備範囲に入れたリサーチエージェントである。CLIでの操作とモデルの自前用意という前提はあるものの、その代わりにソフトウェア自体は無料で、調査をローカルで完結させる選択肢も持てる。まずは feynman setup でモデルを設定し、lit や deepresearch を手元のテーマで試してみると、どこまで任せられるかの感覚がつかめる。